「发表于知乎专栏《移动端算法优化》」
本文主要介绍了 NEON 指令相关的知识,首先通过讲解 arm 指令集的分类,NEON寄存器的类型,树立基本概念。然后进一步梳理了 NEON 汇编以及 intrinsics 指令的格式。最后结合指令的分类,使用例子讲述 NEON 指令的使用方法。
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目录
一、 概述
二、NEON指令格式
2.1 Armv7,Armv8,Armv9的介绍
2.2 向量寄存器介绍
2.2.1 AArch64 向量寄存器
2.2.2 AArchh32 / ARMV7向量寄存器
2.3 汇编指令格式介绍
2.3.1 AArch64汇编指令格式
2.3.2 AArch32 / Armv7汇编指令格式
2.4 intrinsics指令格式
2.4.1 向量类型格式
2.4.2 NEON内联函数格式
三、intrinsics 指令介绍
3.1 intrinsics指令分类
3.2 NEON intrinsics指令详述
3.2.1 Load/Store
3.2.2 Arithmetic
3.2.3 Multiply
3.2.4 Shift
3.2.5 Logical and compare
3.2.6 Floating-point
3.2.7 Permutation
3.2.8 Miscellaneous
3.2.9 Data processing
3.2.10 Type conversion
四、NEON intrisics 指令在x86平台的仿真
五、 NEON指令的应用
5.1 RGB de-interleave 加载 / interleave 存储
5.2 查表操作
5.3 边缘处理
5.4 SAD操作
六、总结
ARM NEON 可以提升计算机视觉等计算密集型程序的性能,编译器可以将 C/C++ 代码自动转换为 NEON 指令。但是想要有更好的性能还是需要手工编写 NEON 代码,熟练掌握 NEON 指令是第一步。
本文接下来会详细的介绍 Armv7 和 Armv8 架构下 NEON 向量寄存器、NEON 汇编指令格式、NEON Intrinsics 指令格式、常用的 Intrinsics 指令以及作用、在 x86 平台调试 NEON 代码,最后针对几个常用的 Intrinsics 指令结合实例进行说明。
Armv7-A 和 Armv8-A 的关系如下图所示:
ARM ISA
Armv8-A 的执行状态可以分为 AArch64 和 AArch32 两种状态。
ARMV8 支持浮点类型的除法向量操作,这是ARMV7所没有的。另外AArch64还支持double类型的操作。
Armv9-A 是 arm 当前最新的指令架构,Armv9-A 除了向前兼容 Armv8-A,在性能计算上有了很大的提升,主要表现在安全、AI 以及改进矢量扩展(SVE2)和 DSP 能力。
向量寄存器用来存放向量数据,每个向量元素的类型必须相同。向量寄存器根据处理元素的大小可以划分为 2/4/8/16 个通道。
SIMD register
AArch64 有 32 个 128bit 的向量寄存器,这些寄存器又可以划分为:
每种类型寄存器的映射关系如下:
AArch64 SIMD register
AArch32/Armv7 有 16 个 128bit 的向量寄存器,这些寄存器又可以划分为:
每种类型寄存器的映射关系如下:
AArch32 SIMD register
AArch64 与AArch32 / Armv7-A 的 NEON 汇编指令除了种类上存在差异,格式上也存在很大差异。
其中指令中有一些通用的书写格式, 含义如下:
{}{} Vd., Vn., Vm.
1)
2)ADD
,SUB
等等
3)
L/L2
N/N2
W/W2
4)
SQRSHRN2
表示对向量进行 Rouding 类型的右移操作,并对结果做饱和计算,最后将结果赋给目的向量的高半部分,并保持低半部分不改变,具体示例如下
// 指令语句作用:
// 将 V2 向量中每个元素按照 Rounding 方式右移动 2 位,然后对结果做饱和操作,
// 并将结果保存到V0上半部分,而且保证V0的下半部分保持不变
// 指令格式说明:
// S -- 表示有符号操作
// Q -- 表示饱和操作
// R -- 表示舍入操作
// SHR -- 表示向右位移
// N2 -- 表示将结果保存到输出向量的高 64bit
// V2.2D -- 表示输入向量寄存器,长度为 128bit,一共两个通道,每个通道 64bit
// V0.4S -- 表示输出向量寄存器,长度为 128bit,一共四个通道,每个通道 32bit
SQRSHRN2 V0.4S,V2.2D,2
// 伪代码如下:
int shift = 2;
int round_const = (1 << (shift - 1));
V0[2] = SAT((V2[0] + round_const) >> shift)
V0[3] = SAT((V2[1] + round_const) >> shift)
SQRSHRN2
V{}{}{}{.
}{,},{,}
1)V AArch32 / Armv7 的汇编指令以"V"开头
2)
3)ADD
,SUB
等等
4)
5)
6).
7)
8)
汇编指令例子
VQDMULL
表示两向量相乘,结果乘以 2。
// 指令语句作用:
// 64bit 向量 D1 和 D3 中每个元素对应相乘,并将结果乘以 2
// 最后的结果做饱和之后赋值给 128bit 向量 Q0
//
// 指令格式说明:
// Q -- 表示饱和操作
// D -- 表示 doubling 操作,即乘以 2
// MUL -- 表示乘法操作
// L -- 输出向量是输入向量长度的 2 倍
// .S16 -- 表示操作元素的数据类型为有符号 16bit
// Q0 -- 表示输出向量寄存器,长度为 128bit
// D1 -- 表示输入向量寄存器,长度为 64bit
// D3 -- 表示输入向量寄存器,长度为 64bit
VQDMULL.S16 Q0, D1, D3
// 伪代码
for (int i = 0; i < 4; i++)
{
q0[i] = SAT(d1[i] * d3[i] * 2)
}
VQDMULL.S16
相比于汇编指令,NEON Intrinsics 是一种更简单的编写 NEON 代码的方法,NEON Intrinsics 类似于 C 函数调用,在编译时由编译器替换为相应的汇编指令,使用时需要包含头文件arm_neon.h
。
// 非数组向量格式
x_t
// 数组向量格式
xx_t
1)int
/uint
/float
/poly
。
2)
3)
4)
向量类型示意图
v_
1)
// a加b的结果做饱和计算
int8x8_t vqadd_s8(int8x8_t a, int8x8_t b);
// a减b的结果右移一位
int8x8_t vhsub_s8(int8x8_t a, int8x8_t b);
// a乘b的结果扩大一倍, 最后做饱和操作
int32x4_t vqdmull_s16(int16x4_t a, int16x4_t b);
// 将a与b的和减半,同时做rounding 操作, 每个通道可以表达为: (ai + bi + 1) >> 1
int8x8_t vrhadd_s8(int8x8_t a, int8x8_t b);
// 将a, b向量的相邻数据进行两两和操作
int8x8_t vpadd_s8(int8x8_t a, int8x8_t b);
2) add
,sub
。
3)
uint16x8_t vaddl_u8(uint8x8_t a, uint8x8_t b);
uint32x2_t vmovn_u64(uint64x2_t a);
uint16x8_t vsubw_u8(uint16x8_t a, uint8x8_t b);
// a 和 b 只有高 64bit 参与运算
int16x8_t vsubl_high_s8(int8x16_t a, int8x16_t b);
// 向量 a 中的每个元素右移 n 位
int8x8_t vshr_n_s8(int8x8_t a, const int n);
// 取向量 v 中下标为 lane 的元素与向量 a 做乘法计算
int16x4_t vmul_lane_s16(int16x4_t a, int16x4_t v, const int lane);
4)
5) u8
、s8
、u16
、s16
、u32
、s32
、f32
、f64
。
内联函数结构示意图
功能类别 | 介绍 |
---|---|
Load/Store | 对数据进行向量加载和存储,既可以对单个数据进行加载和存储,也可以对向量结构体数据进行加载和存储 |
Arithmetic | 对整数和浮点数向量加减运算 |
Multiply | 整型或浮点型的向量乘法运算,同时包含了乘法和加法混合运算,以及乘法和减法的运算的混合运算 |
Shift | 向量位移操作,其中位移数据可以是立即数也可以是向量 |
Logical and compare | 包含了逻辑运算(与或非运算等)和比较运算(等于、大于、小于等) |
Floating-point | 包含了浮点和其他类型数据之间的相互转化操作 |
Permutation | 对向量进行重排操作 |
Misecllaneous | 标量数据赋值到向量的操作 |
Data processing | 一般性处理,极值操作、绝对值差、数值取反、平方根倒数等 |
Type conversion | 数值类型转换,数据的组合及提取等 |
本节将对每种类型的 NEON intrinsics 指令做出详细的描述。
// 以解交织方式加载数据到n个向量寄存器, n为1~4
Result_t vld[n]_type(Scalar_t *p_addr);
// 以解交织方式加载数据到n个向量寄存器的第N通道, n为1~4
Result_t vld[n]_lane_type(Scalar_t *p_addr, Vector_t M, int N);
// 将n个向量寄存器数据以交织方式存储到内存中, n为1~4
void vst[n]_type(Scalar_t* N, Vector_t M);
// 将n个寄存器的N通道数据以交织方式存储到内存中, n为1~4
void vst[n]_lane_type(Scalar_t *p_addr, Vector_t M, int N);
2 个向量中多通道 load/store, 以及单个通道的load/store
// 基本的加减操作
Result_t vadd_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vsub_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// L(Long)类型的指令加减运算,输出向量长度是输入的两倍。
Result_t vaddl_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vsubl_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// W(Wide)类型的指令加减运算,第一个输入向量的长度是第二个输入向量长度的两倍。
Result_t vaddw_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vsubw_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// H(half)类型的加减运算;将计算结果除以2。
Result_t vhadd_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vhsub_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// Q(Saturated)饱和类型的加减操作
Result_t vqadd_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vqsub_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// RH(Rounding Half)类型的加减运算
Result_t vrhadd_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vrhsub_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// HN(half Narrow)类型的加减操作
Result_t vaddhn_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vsubhn_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// RHN(rounding half Narrow)类型的加减操作
Result_t vraddhn_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vrsubhn_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
vhadd_s32 instrisics指令的操作
// 基本乘法操作
Result_t vmul_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// l(Long)类型的乘法操作
Result_t vmull_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// QDL(Saturated, Double, Long)类型的乘法操作
Result_t vqdmull_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// 基本的乘加和乘减操作
Result_t vmla_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
Result_t vmls_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
// L(Long)类型的乘加和乘减操作
Result_t vmlal_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
Result_t vmlsl_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
// QDL(Saturated, Double, Long)类型的乘加和乘减操作
Result_t vqdmlal_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
Result_t vqdmlsl_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
// QDLH(Saturated, Double, Long, Half)类型的乘法操作
Result_t vqdmulh_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// QRDLH(Saturated, Rounding Double, Long, Half)类型的乘法操作
Result_t vqrdmulh_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// 基本的乘法操作
Result_t vmull_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, int n);
// 基本的乘加和乘减操作
Result_t vmla_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P, int n);
Result_t vmls_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P, int n);
// L(long) 类型的乘加和乘减操作
Result_t vmlal_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P, int n);
Result_t vmlsl_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P, int n);
// QDL(Saturated, Double, long) 类型的乘加和乘减操作
Result_t vqdmlal_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P, int n);
Result_t vqdmlsl_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P, int n);
// QDH(Saturated, Double, Half) 类型的操作
Result_t vqdmulh_lane_type(Vector1_t N, Vector2_t M, int n);
vmla_lane_s32 intrinsics 指令的操作
// 基本的向量和标量的乘法
Result_t vmul_n_type(Vector_t N, Scalar_t M);
// L(Long) 类型的向量和标量的乘法
Result_t vmull_n_type(Vector_t N, Scalar_t M);
// QDL(Saturated, Double, long) 类型的向量和标量的乘法
Result_t vqdmull_n_type(Vector_t N, Scalar_t M);
// QDH(Saturated, Double, Half) 类型的向量和标量的乘法
Result_t vqdmulh_n_type(Vector_t N, Scalar_t M);
// QRDH(Saturated, Double, Half) 类型的向量和标量的乘法
Result_t vqrdmulh_n_type(Vector_t N, Scalar_t M);
// L(Long) 类型的乘加和乘减操作
Result_t vmlal_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Scalar_t P);
Result_t vmlsl_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Scalar_t P);
// QDL(Saturated, Double, long) 类型的乘加和乘减
Result_t vqdmlal_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Scalar_t P);
Result_t vqdmlsl_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Scalar_t P);
// 基本的立即数左移和右移
Result_t vshr_n_type(Vector_t N, int n);
Result_t vshl_n_type(Vector_t N, int n);
// R(rounding) 类型的右移操作
Result_t vrshr_n_type(Vector_t N, int n);
// QL(Saturated, long) 类型的右移操作
Result_t vqshl_n_type(Vector_t N, int n);
// 右移累加操作
Result_t vsra_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, int n);
// R(rounding) 类型的右移累加操作
Result_t vrsraq_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, int n);
// Q(Saturated) 类型的左移操作,而且输入是有符号,输出是无符号的
Result_t vqshluq_n_type(Vector_t N, int n);
// N(Narrow) 类型的右移操作
Result_t vshrn_n_type(Vector_t N, int n);
// QN(Saturated, Narrow) 类型的右移操作, 而且输入是有符号,输出是无符号的
Result_t vqshrun_n_type(Vector_t N, int n);
// QRN(Saturated, Rounding, Narrow) 类型的右移操作, 而且输入是有符号,输出是无符号的
Result_t vqrshrun_n_type(Vector_t N, int n);
// QN(Saturated, Narrow) 类型的右移操作
Result_t vqshrn_n_type(Vector_t N, int n);
// RN(Rounding, Narrow) 类型的右移操作
Result_t vrshrn_n_type(Vector_t N, int n);
// QRN(Rounding, Rounding, Narrow) 类型的右移操作
Result_t vqrshrn_n_type(Vector_t N, int n);
// N(Narrow) 类型的左移操作
Result_t vshll_n_type(Vector_t N, int n);
// 左移
Result_t vshlq_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// Q(Saturated) 类型的左移操作
Result_t vqshl_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// QR(Saturated, rounding) 类型的左移操作
Result_t vrshl_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// 将向量 M 中各个通道先右移动 n 位, 然后将移动后元素插入到 N 对应的元素中,
// 并保持 N 中每个元素的高 n 位保持不变
Result_t vsri_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, int n);
// 将向量 M 中各个通道先左移动 n 位, 然后将移动后元素插入到 N 对应的元素中,
// 并保持 N 中第每个元素的低 n 位保持不变
Result_t vsli_n_type(Vector1_t N, Vector2_t M, int n);
vsliq_n_u32 intrinsics 指令的操作
eq 表示相等, ge 表示大于或等于, gt 表示大于, le 表示小于或等于, lt 表示小于
Result_t vceq_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vcge_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vcle_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vcgt_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vclt_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vcage_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vcale_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vcagt_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vcalt_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
- 按位与\或\非\异或操作
Result_t vand_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vorr_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vmvn_type(Vector_t N);
Result_t veor_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
vmvn_s32 intrinsics 指令操作
// 按通道做与操作,为 true 时,将输出向量对应通道设置为全 1,否则设置为全 0
Result_t vtst_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// M 作为 mask,标识是否对 N 做清零操作。当 M 中某位为 1, 则将 N 中对应位清零
Result_t vbic_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// P 作为 mask,按位 select。当 P 中某位是 1 时,将选择 N 中对应位作为输出,否则选择 M
Result_t vbsl_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
// 单精度浮点转化为整数类型
Result_t vcvt_type_f32(Vector_t N);
// 整数类型转化为单精度浮点
Result_t vcvt_f32_type(Vector_t N);
// f16转化为f32
Result_t vcvt_f16_f32(Vector_t N);
// f32转化为f16
Result_t vcvt_f32_f16(Vector_t N);
Result_t vfma_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
Result_t vfms_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
vfms intrinsics 指令操作
Result_t vext_type(Vector1_t N, Vector2_t M, int n);
vextq_u8 intrinsics 指令操作
Result_t vtbl[n]_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vtbx[n]_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
Result_t vrev64_type(Vector_t N);
Result_t vrev32_type(Vector_t N);
Result_t vrev16_type(Vector_t N);
vrev16
按照 16bit 为块,块内数据按照 8bit 为单位进行翻转 。_type
vrev32
按照 32bit 为块,块内数据按照 8bit,16bit 为单位进行翻转 。_type
vrev64
按照 64bit 为块,块内数据按照8bit, 16bit, 32bit为单位进行翻转 。_type
vrev16_s8, vrev32_s8 intrinsics 指令操作
旋转指令包含了两种矩阵旋转的指令,TRN1
,TRAN2
Result_t vtrn1_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vtrn2_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
vtrn1q_s32, vtrn2q_s32 intrinsics 指令操作
// 交织操作
Result_t vzip_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// 解交织操作
Result_t vuzp_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
vzip_u8 intrinsics 指令操作
Result_t vcreate_type(Scalar_t N);
Resutl_t vdup_type(Scalar_t N);
Result_t vdup_n_type(Scalar_t N);
Result_t vdupq_n_type(Scalar_t N);
Result_t vmov_n_type(Scalar_t N);
Result_t vmovq_n_type(Scalar_t N);
Result_t vdup_lane_type(Vector_t N, int n);
vdup_lane_s32 intrinsics 指令操作
// 基本的 max, min
Result_t vmax_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vmin_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// pairwise 类型的 max, min
Result_t vpmax_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vpmin_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
vpmin_s16 intrinsics 指令操作
// 基本的绝对值计算
Result_t vabs_type(Vector_t N);
// 差的绝对值操作
Result_t vabd_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// L(Long)类型, 差的绝对值
Result_t vabdl_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// 差的绝对值,并和另一个向量相加
Result_t vaba_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
// L(Long)类型, 差的绝对值,并和另一个向量相加, 输出是输入长度的两倍
Result_t vabal_type(Vector1_t N, Vector2_t M, Vector3_t P);
// 基本的取反操作
Result_t vneg_type(Vector_t N);
// Q(Saturated)类型,带饱和的取反操作
Result_t vqneg_type(Vector_t N);
// 统计每个通道 1 的个数
Result_t vcnt_type(Vector_t N);
// 从符号位开始,统计每个通道中与符号位相同的位的个数,且这些位必须是连续的
Result_t vcls_type(Vector_t N);
// 从符号位开始,统计每个通道连续0的个数
Result_t vclz_type(Vector_t N);
// 对每个通道近似求倒
Result_t vrecpe_type(Vector_t N);
// 对每个通道使用 newton-raphson 求倒
Result_t vrecps_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// 对每个通道平方根近似求倒
Result_t vrsqrte_type(Vector_t N);
// 对每个通道使用 newton-raphson 平方根近似求倒
Result_t vrsqrts_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
// N(Narrow) 类型的赋值,取输入每个通道的高半部分,赋给目的向量
Result_t vmovn_type(Vector_t N);
// L(long) 类型的赋值,使用符号拓展或者 0 拓展的方式,将输入通道的数据赋给输出向量
Result_t vmovl_type(Vector_t N);
// QN(Saturated, Narrow) 类型的赋值,饱和的方式赋值,输出是输入宽度的两倍
Result_t vqmovn_type(Vector_t N);
// QN(Saturated, Narrow) 类型的赋值,饱和的方式赋值,输出是输入宽度的两倍,而且输入为有符号数据,输出无符号
Result_t vqmovun_type(Vector_t N);
Result_t vreinterpret_DSTtype_SRCtype(Vector1_t N);
Result_t vcombine_type(Vector1_t N, Vector2_t M);
Result_t vget_high_type(Vector_t N);
Result_t vget_low_type(Vector_t N);
vget_low_s32 \ vget_high_s32 intrinsics 指令操作
为了便于 NEON 指令从 ARM 平台移植到 x86 平台使用,Intel 提供了一套转化接口 NEON2SSE,用于将 NEON 内联函数转化为 Intel SIMD(SSE) 内联函数。大部分 x86 平台 C/C++编译器均支持 SSE,因此只需下载并包含接口头文件NEON_2_SSE.h
,即可在x86平台调试 NEON 指令代码。
#ifdef ARM_PLATFORM
# include
#else
# include "NEON_2_SSE.h"
#endif
NEON2SSE 提供了 1700 多个 NEON 内联函数的转换接口,运算结果确保与 ARM 平台准确一致。
性能方面:
本节将会结合实际应用场景介绍 NEON 指令的使用方法。
使用 vld3q
以解交织的方式加载 RGB 图像;vst3q
以交织的方式存储 RGB 图像。
// 输入地址为 in_ptr, 输出向量为 vec
uint8x16x3_t vec = vld3q(in_ptr);
// 输出地址为 out_ptr, 输入为 uint8x16x3_t 类型的 RGB 向量
vst3q(out_ptr, vec);
load/store 示意图
大多数的重排操作中,重排模式都是固定的,这在使用上带来了一定的局限性。
NEON 在常规重排指令外,支持使用TBL
和TBX
指令来完成任意模式的重排操作,这两条指令本身也是查表指令。
TBL
和 TBX
输入参数介绍:
这两条指令使用下标向量到对应表中索引数据,并把找到的数据存放到输出向量中去。
TBL
和TBX
的不同在于:当没有索引值超过范围时,TBL
返回 0,TBX
保持原有目的数据不变。
// a表示table, b表示index, c表示结果
uint8x8_t c = vtbl2_u8(a, b)
vtbl2_u8 intrisics 操作
处理图像边缘时,经常会有使用常数填充边界的情况。
NEON 开发中,可以使用DUP
指令将常数填充到向量中,然后使用EXT
指令组建新向量。
例如 7x7 的 boxfilter,处理边界时需要填充 3 个像素的值。
// 构造边界填充向量
uint8_t c_0 =0;
uint8x8_t v_c0 = v_dup_n_u8(c_0);
// 构建v_1
uint8x8_t v_1 = vext_u8(v_c0, v_0, 5)
// 使用 vext 构建边界向量,v0 表示从纵坐标为 0 起始的向量
uint8x8_t v_border = vext_u8(v_1, v_c0, 3)
边界扩展示意图
SAD(sum of absolute difference) 运算可以使用 NEON 指令来加速。
// 初始化 v_sum 和 v_c1
uint32x4_t v_sum = vmovq_n_u32(0);
uint8x16_t v_c1 = vmovq_n_u8(1);
// v_src0, v_src1为两幅图的输入
// 将做差的绝对值计算
uint8x16_t v_abd_res = vabdq_u8(v_src0, v_src1);
// 做 vdot操作
v_sum = vdotq_u32(v_sum , v_abd_res, v_c1);
...
// 将最后的结果累加
uint32_t res = vaddvq_u32(v_sum);
NEON SAD 操作示意图
本文主要介绍了 NEON 指令相关的知识,首先通过讲解 arm 指令集的分类,NEON寄存器的类型,树立基本概念。然后进一步梳理了 NEON 汇编以及 intrinsics 指令的格式。最后结合指令的分类,使用例子讲述 NEON 指令的使用方法。
参考资料
[1] ARM Neon Programmer's Guide
[2] ARM NEON programming quick reference
[3] ARM Architecture Reference Manual Armv8, for A-profile architecture
[4] https://developer.arm.com/architectures/instruction-sets/intrinsics/
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